ApsaraDB for HBase ist eine hochgradig optimierte NoSQL-Datenbank (die Enterprise Edition ist als Lindorm verfügbar), die mit der Community Edition von HBase kompatibel ist. Dank dieser Kompatibilität und der Integration mit Spark, Phoenix und Solr ist ApsaraDB for HBase einfach zu bedienen und bietet hervorragende Stabilität sowie ein ausgezeichnetes Preis-Leistungs-Verhältnis. ApsaraDB for HBase unterstützt mühelos Szenarien mit hohem Durchsatz und hoher Parallelität und ermöglicht Echtzeit-Speicherung großer Datenmengen, Volltextindizierung, leichte SQL-Abfragen sowie Zeit-, Raum- und Serienabfragen.
Im Vergleich zur Open-Source-Variante ist ApsaraDB for HBase bis hin zum Kernel besser optimiert und bietet überlegene Lese-/Schreibleistung, Notfallwiederherstellung, Speichereffizienz und Antwortlatenz. Konkret wurde die Lese-/Schreibleistung um das 3- bis 7-Fache verbessert, der RPO auf unter 1 Minute gesenkt, die Latenz im 99-Perzentil um 90 % reduziert, die MTTR um 90 % verkürzt und das Komprimierungsverhältnis um den Faktor 13 erhöht. ApsaraDB for HBase garantiert eine Verfügbarkeit von 99,9 %. Die Datenbank eignet sich für anspruchsvolle Branchenanwendungen wie Risikomanagement, Empfehlungssysteme, Werbung, IoT, VoT, Feed-Streaming und Datenvisualisierung. Intern bei Alibaba unterstützt ApsaraDB for HBase bereits mehrere Kerngeschäfte der Alibaba Group, darunter Taobao, Alipay und Cainiao.
Vorteile
-
Hohe Speicherzuverlässigkeit
Aufgebaut auf einer verteilten Cluster-Architektur mit sechs Datensicherungen und mindestens drei Replikaten, um eine Datenzuverlässigkeit von 99,99999999 % zu gewährleisten.
-
Hohe Verfügbarkeit
Echtzeit-Verfügbarkeitsüberwachung und Single-Point-Failover werden unterstützt, um die Kontinuität Ihrer Workloads zu gewährleisten. Die Überwachung von Serviceprozessen und die automatische Wiederherstellung ermöglichen es Ihnen, Prozesse innerhalb weniger Sekunden wiederherzustellen.
-
Effizienter Betrieb und Wartung
ApsaraDB for HBase bietet eine einheitliche Plattform für die visuelle Datenbankverwaltung, -überwachung und -alarmierung. Der Kernel wird automatisch aktualisiert, um einen effizienten Betrieb und eine effiziente Wartung zu gewährleisten. Die zugehörige Webkonsole, API und mehrsprachigen SDKs wurden für eine einfache Clusterverwaltung entwickelt.
-
Deutlich verbesserte Leistung
Entwickelt als verbesserte Version der Community Edition von HBase. Alibaba Cloud hat den Kernel erheblich optimiert, wodurch die Lese- und Schreibleistung um das 3- bis 7-Fache gesteigert, die Latenz im 99-Perzentil um 90 % reduziert und die MTTR um 90 % gesenkt wurde.
Funktionen
Optimierter Kernel und Architektur
Hochverfügbarkeitsarchitektur mit unbegrenzter Cluster-Skalierung und einem tiefgreifend optimierten Kernel.
Hochverfügbarkeitsarchitektur
ApsaraDB for HBase nutzt eine Hochverfügbarkeitsarchitektur, bei der Master-Knoten sich gegenseitig als Backup dienen. Eine hohe Zuverlässigkeit wird durch die Echtzeit-Verfügbarkeitserkennung gewährleistet. Beim Ausfall eines Kernknotens können Regionen innerhalb weniger Sekunden umgeschaltet werden.
Geringere Speicherkosten
Hohe Komprimierungsraten, Cold Storage sowie die Trennung von heißen und kalten Daten werden unterstützt, um die Speicherkosten um über 50 % zu senken.
Cluster-Skalierbarkeit
Jeder Kernknoten kann bis zu 100.000 Abfragen pro Sekunde verarbeiten und bis zu 8 TB Speicherplatz bereitstellen. Festplatten- und Clustergrößen lassen sich nach Bedarf erweitern. Ein Cluster kann auf bis zu 1.000 Knoten skaliert werden, um 10 Millionen Abfragen pro Sekunde zu bewältigen und Petabytes an Daten zu speichern.
Niedrige Lese-/Schreiblatenz
SSDs ermöglichen schnelle Lese- und Schreibvorgänge. Einzelne Dateneinträge unter 0,2 KB können mit einer Latenz von 3 Millisekunden im 99,9-Perzentil und einer durchschnittlichen Latenz von 1 Millisekunde gelesen oder geschrieben werden.
Datensicherung
Cluster-Datensicherung und -wiederherstellung sowie Echtzeit-Inkrementalsicherungen werden unterstützt. Die Recovery Time Objective (RTO) beträgt weniger als 1 Minute.
Dual-Cluster-Notfallwiederherstellung
Primär- und Sekundärcluster ermöglichen ein automatisches Failover. Die Daten zwischen beiden Clustern werden in Echtzeit synchronisiert.
Unterstützung für verschiedene Szenarien
SQL, Zeitreihen, Zeit-Raum-Daten und Datenabfragen werden unterstützt.
SQL-Unterstützung
Die Phoenix-SQL-Komponente unterstützt sekundäre Indizes und die Standard-SQL-Syntax.
Unterstützung für Solr
Die integrierte Solr-Komponente unterstützt Volltextindizes für komplexe Suchvorgänge. Diese Komponente dient der Synchronisierung von Daten aus ApsaraDB for HBase mit Solr.
Native Sekundärindizes
Die nativen sekundären Indizes können sechs Mal schneller gelesen und geschrieben werden als Phoenix-Indizes. Es muss keine externe Komponente installiert werden.
Unterstützung für Zeitreihen
Die OpenTSDB-Komponente unterstützt Zeitreihendaten.
Unterstützung für Zeit-Raum-Daten
Die GeoMesa-Komponente unterstützt Zeit-Raum-Daten.
Echtzeitspeicher für mittelgroße Objekte (MOB)
Die Echtzeitspeicherung und der Zugriff auf Objekte kleiner als 10 MB werden unterstützt.
Vollständig verwaltete HBase-Analyse-Engine
Die Analyse-Engine ist darauf ausgelegt, Anforderungen an Data Streaming und Datenanalysen zu erfüllen.
Unterstützung für Data Streaming
Die Unterstützung für die Datenaufnahme aus Kafka, Log Service und Message Queue ermöglicht Alarmierungen sowie ETL-Verarbeitung (Extract, Transform, Load).
Unterstützung verschiedener Datenquellen
Die Unterstützung verschiedener Datenquellen – einschließlich HBase, Object Storage Service (OSS), ApsaraDB RDS und ApsaraDB for MongoDB – ermöglicht komplexe Datenanalysen.
Hohe Leistung
Operator-Pushdown und Column Pruning
Effizienter Betrieb und Wartung
Eine übersichtliche und benutzerfreundliche Betriebsplattform steht zur Verfügung, die das System automatisch auf die neueste Version aktualisiert.
Clusterüberwachung in der Cloud
Cluster-Informationen werden in Echtzeit überwacht, sodass Sie stets aktuelle Daten erhalten. Zu den überwachten Metriken gehören CPU-Auslastung, IOPS, Verbindungen und Speicherplatz. Bei Anomalien werden Warnmeldungen gesendet.
Visuelle Verwaltungsplattform
Eine visuelle Verwaltungsplattform ermöglicht es Ihnen, Cluster einfach zu skalieren, Konfigurationen anzupassen und Cluster neu zu starten.
Versionsverwaltung des Datenbank-Kernels
Automatische Updates beheben Sicherheitslücken schnellstmöglich und machen die manuelle Verwaltung von Kernel-Versionen überflüssig. Die HBase-Einstellungen sind so optimiert, dass die Systemressourcen maximal genutzt werden.
Szenarien
-
Finanzielle Risikokontrolle
-
Speicherung und Analyse großer Datenmengen
-
Empfehlungs-Engine
-
IoT-Zeitreihen und Raumdaten
-
Social Feeds
-
Schneller MOB-Speicher
-
Fuzzy-Matching für große Datenmengen
-
Verarbeitung von Spiel-Logdaten
-
Videodatenspeicherung
-
Echtzeit-Datenvisualisierung
Finanzielle Risikokontrolle
Strukturierte und unstrukturierte Daten
ApsaraDB for HBase hilft Ihnen dabei, Transaktionsdaten, Unternehmensdaten und aus dem Internet erfasste Daten zu aggregieren und zu analysieren. Auf dieser Basis können Sie Big-Data-gestützte Risikokontrolldienste entwickeln, wie etwa Betrugspräventions- und Benutzerprofiling-Systeme.
Vorteile
-
Geringe Speicherkosten
ApsaraDB for HBase verwendet Sparse-Speichermodelle zur Unterstützung von Petabytes an strukturierten und unstrukturierten Daten. Sie können Traktionsdatensätze nach detaillierten Informationen durchsuchen.
-
Hybride Transaktions-/Analyseverarbeitung (HTAP) für große Datenmengen
Mit ApsaraDB for HBase können Sie Phoenix und sekundäre Indizes für die Echtzeit-Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) sowie Spark für die Online-Analyseverarbeitung (OLAP) nutzen.
-
Hohe Parallelität für schnelle Schreibvorgänge
Im Gegensatz zu herkömmlichen B+-Bäumen unterstützt ApsaraDB for HBase einen Log-Structured-Merge-basierten Speicher (LSM). Der Dienst ist für schnelle Schreibvorgänge bei hoher Parallelität ausgelegt.
Speicherung und Analyse großer Datenmengen
Unterstützung für große Datenmengen
ApsaraDB for HBase unterstützt die schnelle Aufnahme großer Datenmengen und die Echtzeit-Synchronisierung inkrementeller Daten. Zudem können Sie Spark zur Offline-Analyse großer Datenmengen einsetzen.
Vorteile
-
Niedrige Speicherkosten
Die automatische Trennung von Hot und Cold Data wird unterstützt. Cold Data wird mit Zstandard komprimiert und auf Object Storage Service (OSS) gespeichert, wodurch die Speicherkosten um mehr als 60 % sinken.
-
Datenstreaming
Spark Streaming für Echtzeit-Workloads
-
Schnelles Laden
Mit Bulk Load können Sie Hunderte von Terabyte Daten schnell in ApsaraDB for HBase laden.
Empfehlungs-Engine
Optimierte Benutzerprofilspeicherung reduziert die Latenz von Echtzeit-Empfehlungen auf Millisekunden.
Nutzerverhaltensdaten werden in Echtzeit gespeichert. Mit auf Nutzerdaten basierenden Profilen kann Ihr Echtzeit-Empfehlungssystem Anfragen in wenigen Millisekunden beantworten.
Vorteile
-
Niedrige Speicherkosten
Verwendet Sparse-Speichermodelle, die sich für die Speicherung stark komprimierter Nutzerprofildaten eignen.
-
Hohe Skalierbarkeit
Jeder Knoten kann mehr als 100.000 Abfragen pro Sekunde beantworten. Knoten lassen sich nach Bedarf horizontal skalieren. Eine Datenbank- oder Tabellenaufteilung ist nicht erforderlich.
-
Niedrige Latenz
Tiefgreifend optimierter Kernel: Wenn Ihre Workloads empfindlich auf Antwortlatenz reagieren, können Sie SSDs wählen, um die durchschnittliche Lese-/Schreiblatenz auf unter 2 Millisekunden zu senken. Die P99,9-Latenz kann auf unter 80 Millisekunden reduziert werden.
IoT-Zeitreihen und Raumdaten
Hochleistungs-TSDB mit verteilter Architektur
Eine integrierte OpenTSDB-Komponente verarbeitet Zeitreihendaten effizient und kostengünstig, wodurch sich ApsaraDB for HBase ideal für IoT-, Überwachungs- und K-Line-Chart-Szenarien eignet.
Vorteile
-
Natives OpenTSDB zur kostengünstigen Verarbeitung von Gleitkommadaten
Das native OpenTSDB basiert auf der verteilten HBase-Architektur und ist mit Open-Source-Datenbank-Engines kompatibel, sodass Sie Zeitreihendatenbanken einfach skalieren können.
-
Unterstützung für Petabytes an Zeit-Raum-Daten und hohe Parallelität für schnelle Schreibvorgänge.
Speicher und Compute sind entkoppelt, und hohe Parallelität ermöglicht schnelle Schreibvorgänge. Jeder Knoten kann Hunderttausende von Abfragen pro Sekunde verarbeiten.
-
Zeit-Raum-Indizes und Algorithmen
Die Analyse-Engine basiert auf den raumfüllenden Kurven Z-Order und Hilbert und unterstützt 2D- und 3D-Zeit-Raum-Indizes.
Social Feeds
Speicherung großer Social-Feed-Mengen
Mit ApsaraDB for HBase können Sie große Mengen an Social-Feeds wie Beiträge, Artikel, Chatverläufe und Kommentare speichern.
Vorteile
-
Hohe Parallelität für schnelle Schreibvorgänge
Im Gegensatz zu herkömmlichen B+-Bäumen unterstützt ApsaraDB for HBase eine auf Log-Structured Merge (LSM) basierende Speicherung. Das System ist für schnelle Schreibvorgänge bei hoher Parallelität ausgelegt.
-
Kosteneffizienz
Die Trennung von Hot und Cold Data wird unterstützt. Cold Data wird automatisch auf OSS gespeichert, wodurch die Speicherkosten um über 60 % sinken.
-
Niedrige Lese-/Schreiblatenz
Tiefgreifend optimierter Kernel. Wenn Ihre Workloads empfindlich auf Antwortlatenz reagieren, können Sie SSDs verwenden, um die durchschnittliche Lese-/Schreiblatenz auf unter 2 Millisekunden zu senken. Die P999-Latenz kann auf unter 80 Millisekunden reduziert werden.
Schnelle MOB-Speicherung
Extrem schnelle MOB-Speicherung und -Suche
ApsaraDB for HBase nutzt die Medium-Sized-Object-Technologie (MOB). Sie unterstützt Objekte zwischen 1 KB und 10 MB, wie Diagramme, kurze Videodateien und Dokumente. Bei Anfragen mit mehreren Abfragen kann die Systemlatenz nur wenige Millisekunden betragen.
Vorteile
-
Hohe Leistung
Die MOB-Technologie kann die Systemlatenz von 10 Sekunden auf 20 Millisekunden senken, was einer Leistungssteigerung um 500 % entspricht.
-
Leistungsstarke Suchfunktionen
Leistungsstarke Suchfunktionen sind integriert und umfassen Filter sowie Phoenix-Indizes.
-
Hohe Komprimierungsrate und niedrige Kosten
Mehrere Komprimierungsalgorithmen ermöglichen Komprimierungsraten von 3:1 bis 10:1.
Fuzzy-Matching für große Datenmengen
Fuzzy-Match und Exact-Match für die Suche in großen Datensätzen
Die integrierte Solr-Komponente unterstützt die automatische Volltext- und Indexsynchronisierung. Sowohl exakte Übereinstimmung als auch Fuzzy-Matching werden unterstützt.
Vorteile
-
Integrierte Synchronisierungslogik
Die integrierte Synchronisierungslogik hilft, möglichen Datenverlust zu verhindern.
-
Exact-Match und Fuzzy-Match
Exakte und Fuzzy-Übereinstimmung
-
Niedrige Speicherkosten
Hohe Komprimierungsraten und Cold-Storage-Unterstützung sorgen für hervorragende Kosteneffizienz und Leistung.
Verarbeitung von Spiel-Logdaten
Erfassung, Speicherung und Analyse von Logdaten
Mit ApsaraDB for HBase können Sie Benutzer-Verhaltenslogdaten auf Spieleservern erfassen, speichern und durchsuchen, Rohdaten validieren, Aufladungsvorgänge von Spielerkonten prüfen und Daten in Echtzeit analysieren. Darüber hinaus lassen sich durch Offline-Logdatenverarbeitung und -analyse auch Kundenbindungsrate, Loan-to-Value-Verhältnis (LTV), durchschnittlicher Umsatz pro Benutzer (ARPU) und Gesamtaufladungsbetrag berechnen.
Vorteile
-
Online- und Offline-Datenverarbeitung
ApsaraDB for HBase unterstützt datendurchsatzstarke und latenzarme Online-Schreib- und Lesevorgänge. Zudem können Sie Spark zur Offline-Verarbeitung und -Analyse von ApsaraDB-for-HBase-Daten einsetzen.
-
Strukturierte und unstrukturierte Datenschemata
Strukturierte und unstrukturierte Datenschemata werden unterstützt, sodass Sie dynamisch Spalten hinzufügen können, um den Anforderungen des Spielbetriebs und der Wartung gerecht zu werden.
-
Kosteneffizienz
ApsaraDB for HBase unterstützt die Trennung von Hot- und Cold-Daten, sodass Sie Cold-Daten kostengünstig speichern können.
Videodatenspeicherung
Echtzeitspeicherung und -analyse für Videos aus Kursen, Vorlesungen und Überwachungssystemen
ApsaraDB for HBase unterstützt datendurchsatzstarke Lese- und Schreibvorgänge für Videodaten mit niedriger Latenz und geringen Kosten. Zudem wird die konvergierte Speicherung von Videoindizes, Merkmalen und Video-Rohdaten unterstützt.
Vorteile
-
Hoher Durchsatz und niedrige Latenz
ApsaraDB for HBase unterstützt Lese- und Schreibvorgänge mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz. Sie können die Speicherkapazität erweitern, um Petabytes an Daten zu speichern.
-
Konvergenter Speicher
Komplexe Suchvorgänge und konvergente Speicherung von Indizes, Merkmalen und Videodaten werden unterstützt.
Echtzeit-Datenvisualisierung
Datenvisualisierung in Echtzeit
ApsaraDB for HBase bietet eine All-in-One-Lösung für dynamische Datenanalysen, die kostengünstig ist und Millisekunden-Latenz bietet. Diese Lösung umfasst auch Spark-Echtzeitcomputing. Sie wurde auf mehreren E-Commerce-Plattformen von Alibaba während des Double-11-Shoppingfestivals eingesetzt – dem weltweit größten Online-Shoppingevent – für die Echtzeitaggregation von Seitenaufrufen, eindeutigen Besuchern, Transaktionszahlen und Produktranglisten auf Großbildschirmen.
Vorteile
-
Niedrige Latenz
Unterstützung für End-to-End-Datenlese- und Schreibvorgänge mit niedriger Latenz.
-
Extrem hoher Durchsatz
Die Rechenkapazitäten lassen sich schnell und flexibel skalieren.
-
Kosteneffizienz
Eine All-in-One-Plattform, die unnötige Kosten eliminiert und Betrieb sowie Wartung optimiert.
Verbesserter Support für Sie
Persönliche Vorverkaufsberatung, technischer Support rund um die Uhr, schnellere Antworten und mehr Tickets.
Persönliche Vorverkaufsberatung
Technischer Support rund um die Uhr
6 kostenlose Tickets pro Quartal
